数据库五大范式详解
计算机基础知识试题数据库的三大范式分别是什么
计算机基础知识试题数据库的三大范式分别是什么在数据库设计和规范化中，三大范式是一组用于规范化关系型数据库结构的准则。
这些准则旨在消除数据冗余和不一致，以提高数据的一致性和可靠性。
下面将依次介绍三大范式：第一范式（1NF）、第二范式（2NF）和第三范式（3NF）。
一、第一范式（1NF）第一范式是关系数据库设计的基本要求，它要求每个字段都是原子性的，即不可再分。
该范式确保表中每个属性只包含单一的值，不可重复或集合。
此外，每个属性都应具有唯一的名称，并且每个记录在该表中都应有一个唯一的标识符。
例如，假设我们有一个学生信息表，其中包含以下字段：学生ID、姓名、课程和成绩。
如果一个学生可以对应多个课程和成绩，那么根据第一范式的要求，我们应该将该表拆分为两个表，一个是学生信息表，另一个是课程成绩表，它们通过学生ID进行关联。
二、第二范式（2NF）第二范式是在满足第一范式的基础上，进一步消除函数依赖关系。
函数依赖是指一个属性的值依赖于其他非主属性的情况。
第二范式要求每个非主属性完全依赖于主属性。
例如，我们继续以学生和课程成绩为例，假设我们的学生信息表包含学生ID、课程ID、课程名称和成绩。
如果课程名称仅依赖于课程ID而不依赖于学生ID，那么根据第二范式的要求，我们应该将课程名称从学生信息表中移出，并创建一个独立的课程表，用课程ID作为主键。
三、第三范式（3NF）第三范式是在满足第二范式的基础上，进一步消除传递依赖关系。
传递依赖是指非主属性依赖于其他非主属性。
第三范式要求在一个关系表中不存在传递依赖。
继续以上述学生信息表为例，假设我们在课程表中除了课程ID和课程名称外，还包含了课程教师的姓名和联系方式。
如果课程教师的姓名和联系方式只依赖于课程ID而不依赖于学生ID，那么根据第三范式的要求，我们应该将课程教师的姓名和联系方式从课程表中移出，并创建一个独立的教师信息表，用教师ID作为主键。
通过满足三大范式的要求，我们可以有效地规范化数据库结构，减少数据冗余，提高数据的一致性和可靠性。
数据库(第一范式,第二范式,第三范式)
第二范式（2NF）和第三范式（3NF）的概念很容易混淆，区分它们的关键点在于，2NF：非主键列是否完全依赖于主键，还是依赖于主键的一部分；3NF：非主键列是直接依赖于主键，还是直接依赖于非主键列。
范式：英文名称是 Normal Form，它是英国人 E.F.Codd（关系数据库的老祖宗）在上个世纪70年代提出关系数据库模型后总结出来的，范式是关系数据库理论的基础，也是我们在设计数据库结构过程中所要遵循的规则和指导方法。目前有迹可寻的共有8种范式，依次是：1NF，2NF，3NF，BCNF，4NF，5NF，DKNF，6NF。通常所用到的只是前三个范式，即：第一范式（1NF），第二范式（2NF），第三范式（3NF）。下面就简单介绍下这三个范式。
可以把【OrderDetail】表拆分为【OrderDetail】（OrderID，ProductID，Discount，Quantity）和【Product】（ProductID，UnitPrice，ProductName）来消除原订单表中UnitPrice，ProductName多次重复的情况。
其中 OrderDate，CustomerID，CustomerName，CustomerAddr，CustomerCity 等非主键列都完全依赖于主键（OrderID），所以符合 2NF。不过问题是 CustomerName，CustomerAddr，CustomerCity 直接依赖的是 CustomerID（非主键列），而不是直接依赖于主键，它是通过传递才依赖于主键，所以不符合 3NF。
数据库范式的判断及分解
数据库范式的判断及分解在数据库设计中，范式是一种评估关系模式的方法。
范式是规范化关系模式的一个过程，旨在减少数据冗余，提高数据的一致性和完整性，增强数据的可维护性和查询效率。
在本篇文章中，我们将讨论数据库范式的判断和分解以及如何通过规范化来改善数据库的性能和可维护性。
第一范式（1NF）第一范式是关系模型的基础，它要求关系模式的每个属性必须是不可分的原子值。
例如，如果一个属性保存了多个值，那么它不符合第一范式。
可以通过将该属性拆分为单个属性来解决这个问题。
同时，需要注意的是，重复的记录不应存在于同一个关系中。
第二范式（2NF）第二范式要求非主属性必须完全依赖于关系模式的全部主属性。
因此在设计数据库时，需要将属性进行分解，使得每个非主属性都只依赖于一个唯一的主属性。
例如，在一个包含订单信息和订单明细信息的表中，如果订单明细信息可以通过订单号和产品号访问，那么它就可以成为一个独立的表。
第三范式（3NF）第三范式要求非主属性不依赖于其他非主属性。
如果存在这样的依赖关系，需要将非主属性拆分为独立的关系。
例如，在一个包含雇员信息和部门信息的表中，如果部门号和部门经理都通过雇员号进行访问，则需要将部门信息拆分为一个独立的表。
其他范式此外，还存在其他的范式，如BCNF、4NF、5NF等，它们都是在第三范式基础上进一步增强关系正确性和一致性的。
在实际应用中，通常只需要使用1NF、2NF、3NF和BCNF这几种范式。
范式的优缺点范式的目的是提高数据库的一致性和减少数据的冗余。
但是，范式化可能会导致查询时需要进行多表联结（join），这可能会影响查询效率。
因此，在实际应用中，需要权衡数据库的性能和一致性。
如果数据库的性能是至关重要的，则可以使用数据冗余来提高查询效率。
如果一致性和数据完整性是最重要的，则需要采用范式化设计。
总结范式化设计是数据库设计的基础。
它是优化数据库性能和数据一致性的重要工具，在设计数据库时，需要权衡数据库的性能和一致性，并根据实际需求选择合适的范式化水平。
关系数据库的规范化之第一范式、第二范式、第三范式以及BC范式
关系数据库的规范化之第⼀范式、第⼆范式、第三范式以及BC范式 关系数据库设计的⽅法之⼀就是设计满⾜适当范式的模式，通常可以通过判断分解后的模式达到⼏范式来评价模式规范化的程度。
范式有1NF,2NF,3NF,BCNF,4NF,5NF，其中1NF的级别最低。
这⼏种范式之间，5NF⊂4NF⊂BCNF⊂3NF⊂2NF⊂1NF成⽴。
通过分解，可以将⼀个低⼀级范式的关系模式转化成若⼲个⾼⼀级范式的关系模式，这个过程为规范化。
下⾯我们来看⼀个栗⼦（好吃），有错误的地⽅希望读者可以提出改正。
供应者和它所提供的零件信息，关系模式FIRST和函数依赖集F如下： FIRST(Sno,Sname,Status,City,Pno,Qty)（公司编号，名称，状态，城市，产品编号，数量） F={Sno->Sname,Sno->Status,Status->City,(Sno,Pno->Qty)} 可以很明显的看出，该关系中不含有可以再分的数据项（什么是可以再分的数据项？想象⼀张table，不应存在两个相同的字段，即两个相同的数据项。
如果存在了，就说明他有了可以再分的数据项，就不是关系模式的数据库了。
存在了可再分的数据项，就要考虑新增实体，将两个数据项分别放到两个实体上），所以该关系满⾜第⼀范式的条件。
1NF 第⼀范式 定义：若关系模式R的每⼀个分量是不可再分的数据项，则关系模式R属于第⼀范式 第⼀范式有四个缺点：（1）冗余度⼤（2）引起数据修改不⼀致（3）插⼊异常（4）删除异常此处对该四个缺点不进⾏详细描述 当我们使⽤第⼀范式设计数据库的时候，会发现我们以Sno作为主键（码）的时候，不能唯⼀标识⾮主键字段（⾮主属性）Qty，但是⾮主属性Sname，Status却可以被Sno唯⼀标识且和Pno没有关系，此时对于数据库的使⽤会存在影响，所以要消除这种部分函数依赖的情况。
消除了这种部分函数依赖关系后，所得到的两个关系中⾮主属性完全依赖于码，这种规范称为第⼆范式。
数据库范式定义
数据库范式定义数据库范式是数据库设计中的重要概念，它是指将数据库中的数据按照一定的规则进行组织和存储，以达到数据的高效性、一致性和可维护性。
数据库范式通常分为一至五个级别，每个级别都有其特定的规则和要求。
第一范式（1NF）要求每个数据表中的每个字段都是原子性的，即不可再分解。
这意味着每个字段只能包含一个值，而不能包含多个值或者数组。
例如，一个订单表中的“商品列表”字段就不符合1NF，因为它包含了多个商品信息。
为了符合1NF，可以将商品信息拆分成多个字段或者单独建立一个商品表。
第二范式（2NF）要求每个数据表中的非主键字段都必须完全依赖于主键，而不能依赖于主键的一部分。
这意味着每个数据表应该只包含与主键相关的信息。
例如，一个订单表中的“客户地址”字段就不符合2NF，因为它依赖于主键中的“客户ID”字段。
为了符合2NF，可以将“客户地址”字段移动到客户表中。
第三范式（3NF）要求每个数据表中的非主键字段都不能相互依赖，即不能存在传递依赖关系。
这意味着每个数据表应该只包含与主键直接相关的信息。
例如，一个订单表中的“客户电话”字段和“客户邮编”字段就存在传递依赖关系，因为它们都依赖于“客户地址”字段。
为了符合3NF，可以将“客户电话”和“客户邮编”字段移动到客户表中。
BCNF范式要求每个数据表中的非主键字段都不能依赖于非候选键字段。
这意味着每个数据表应该只包含与候选键直接相关的信息。
例如，一个订单表中的“商品价格”字段就不符合BCNF，因为它依赖于“商品名称”字段而不是主键。
为了符合BCNF，可以将“商品价格”字段移动到商品表中。
第五范式（5NF）要求每个数据表中的每个非主键字段都不能存在多值依赖关系。
这意味着每个数据表应该只包含单一的信息。
例如，一个订单表中的“商品评价”字段就存在多值依赖关系，因为它包含了多个评价信息。
为了符合5NF，可以将“商品评价”字段移动到评价表中。
数据库范式是数据库设计中的重要概念，它可以帮助我们规范化数据，提高数据的可靠性和可维护性。
数据库的几大范式
数据库的几大范式数据库的几大范式数据库范式是一种规范化的设计方法，它可以帮助我们避免数据冗余和不一致性，提高数据的完整性和可靠性。
数据库范式分为一至五个范式，每个范式都有其独特的特点和应用场景。
第一范式（1NF）第一范式是指关系模型中的每个属性都是原子性的，即不可再分解的。
这意味着每个属性都只能包含一个值，而不能包含多个值或者是一个集合。
例如，一个学生的姓名和年龄应该分别作为一个属性，而不是将姓名和年龄合并成一个属性。
第二范式（2NF）第二范式是指关系模型中的每个非主属性都完全依赖于主键，而不是依赖于主键的一部分。
这意味着每个非主属性都应该与主键有一个完整的依赖关系。
例如，一个订单表中的商品名称和价格应该与订单号有一个完整的依赖关系，而不是与订单日期有一个依赖关系。
第三范式（3NF）第三范式是指关系模型中的每个非主属性都不依赖于其他非主属性。
这意味着每个非主属性都应该与主键有一个直接的依赖关系，而不是通过其他非主属性间接依赖。
例如，一个学生表中的年龄和出生日期应该分别作为一个属性，而不是将出生日期作为一个属性，然后通过计算得到年龄。
BCNF范式BCNF范式是指关系模型中的每个非主属性都不依赖于主键的任何候选键。
这意味着每个非主属性都应该与主键有一个直接的依赖关系，而不是通过其他候选键间接依赖。
例如，一个订单表中的商品名称和价格应该与订单号有一个完整的依赖关系，而不是与客户号有一个依赖关系。
第五范式（5NF）第五范式是指关系模型中的每个非主属性都不能被分解成更小的关系。
这意味着每个非主属性都应该是不可分解的，而且不能被分解成更小的关系。
例如，一个学生表中的成绩应该作为一个属性，而不是将成绩分解成多个属性。
总结数据库范式是一种规范化的设计方法，它可以帮助我们避免数据冗余和不一致性，提高数据的完整性和可靠性。
每个范式都有其独特的特点和应用场景，我们应该根据实际情况选择合适的范式进行设计。
数据库范式(1NF2NF3NFBCNF)详解(20200521130257)
数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范，满足这些规范的数据库是简洁的、结构明晰的，同时，不会发生插入（insert）、删除（delete）和更新（update）操作异常。
反之则是乱七八糟，不仅给数据库的编程人员制造麻烦，而且面目可憎，可能存储了大量不需要的冗余信息。
范式说明第一范式（1NF）无重复的列所谓第一范式（1NF）是指数据库表的每一列都是不可分割的基本数据项，同一列中不能有多个值，即实体中的某个属性不能有多个值或者不能有重复的属性。
如果出现重复的属性，就可能需要定义一个新的实体，新的实体由重复的属性构成，新实体与原实体之间为一对多关系。
在第一范式（1NF）中表的每一行只包含一个实例的信息。
简而言之，第一范式就是无重复的列。
说明：在任何一个关系数据库中，第一范式（1NF）是对关系模式的基本要求，不满足第一范式（1NF）的数据库就不是关系数据库。
例如，如下的数据库表是符合第一范式的：字段1 字段2 字段3 字段4而这样的数据库表是不符合第一范式的：字段1 字段2 字段3 字段4字段字段数据库表中的字段都是单一属性的，不可再分。
这个单一属性由基本类型构成，包括整型、实数、字符型、逻辑型、日期型等。
很显然，在当前的任何关系数据库管理系统（DBMS）中，傻瓜也不可能做出不符合第一范式的数据库，因为这些DBMS不允许你把数据库表的一列再分成二列或多列。
因此，你想在现有的DBMS中设计出不符合第一范式的数据库都是不可能的。
第二范式（2NF）属性完全依赖于主键[ 消除部分子函数依赖]如果关系模式R为第一范式，并且R中每一个非主属性完全函数依赖于R的某个候选键，则称为第二范式模式。
第二范式（2NF）是在第一范式（1NF）的基础上建立起来的，即满足第二范式（2NF）必须先满足第一范式（1NF）。
第二范式（2NF）要求数据库表中的每个实例或行必须可以被惟一地区分。
为实现区分通常需要为表加上一个列，以存储各个实例的惟一标识。
数据库中第一范式第二范式第三范式
数据库中第一范式第二范式第三范式要深入了解数据库的第一范式、第二范式和第三范式，这可不是简单的“我吃了个橘子”那种事儿。
想象一下，数据库就像一座大仓库，里面存放着各种信息。
第一范式，嘿，简单明了，就是要确保每一列的数据都是原子性的，像豆豆一样，不能再拆分了。
比如说，想象你有一张学生表，里面有学生的姓名和课程。
如果你把课程写成“数学、英语”，那就不行。
课程得分开，得让它们各自独立，这样查询的时候才能得心应手。
像我们平常买菜，土豆和西红柿得分开装，不然一锅炖了，想挑都挑不出来。
第二范式就像是上了一个台阶，没错，它讲究的是数据的完整性。
我们不能让信息重叠，得把相关的字段分开。
比如，继续以学生表为例，学生的姓名和课程虽然在一起，但如果某个学生上了多门课，这时候，名字就会重复。
我们得新建一个课程表，把课程和学生分开，建立起联系。
就像我们朋友之间，如果一个朋友认识两个小伙伴，不能每次都说“你认识那两个小伙伴”，得清楚说出是谁，不然容易搞混。
数据库也是这样，得有条理，才能让人一眼就看明白。
然后呢，第三范式来啦，算是把事情又往前推进了一步。
它要求我们消除那些冗余数据，避免信息的重复。
这就像我们去参加聚会，发现同一个人介绍了两次，那岂不是浪费时间吗？在数据库里，假设你有一个员工表，里面不仅有员工的姓名，还有他们的部门信息。
如果某个部门的员工很多，这时候就可能出现同一个部门名反复出现的情况。
我们需要建立一个部门表，把部门信息单独拿出来，员工表只留下员工和他们的部门ID，这样一来，部门就只有一份，数据也变得简洁了。
掌握这几种范式，就像是掌握了生活中的一些小技巧。
想象一下，生活中如果每样东西都堆在一起，肯定一团糟，找东西得费好大劲。
就好比家里大扫除，得分类整理，把衣服、书本和杂物分开，不然每次想找件衣服就得翻天覆地。
数据库里的范式就像是给我们的数据一个清晰的结构，让我们在需要的时候，能迅速找到想要的信息。
了解这些范式的意义，不光是为了写代码，更多的是在思考信息的组织方式。
详解第一范式、第二范式、第三范式、BCNF范式
详解第⼀范式、第⼆范式、第三范式、BCNF范式什么是”范式(NF)”按照教材中的定义，范式是“符合某⼀种级别的关系模式的集合，表⽰⼀个关系内部各属性之间的联系的合理化程度”。
很晦涩吧？实际上你可以把它粗略地理解为⼀张数据表的表结构所符合的某种设计标准的级别。
就像家⾥装修买建材，最环保的是E0级，其次是E1级，还有E2级等等。
数据库范式也分为1NF，2NF，3NF，BCNF，4NF，5NF。
⼀般在我们设计关系型数据库的时候，最多考虑到BCNF就够。
符合⾼⼀级范式的设计，必定符合低⼀级范式，例如符合2NF的关系模式，必定符合1NF。
接下来就对每⼀级范式进⾏⼀下解释。
1. 第⼀范式（1NF）符合1NF的关系（你可以理解为数据表。
“关系模式”和“关系”的区别，类似于⾯向对象程序设计中”类“与”对象“的区别。
”关系“是”关系模式“的⼀个实例，你可以把”关系”理解为⼀张带数据的表，⽽“关系模式”是这张数据表的表结构。
1NF的定义为：符合1NF的关系中的每个属性都不可再分。
表1所⽰的情况，就不符合1NF的要求。
表1实际上，1NF是所有关系型数据库的最基本要求，你在关系型数据库管理系统（RDBMS），例如SQL Server，Oracle，MySQL中创建数据表的时候，如果数据表的设计不符合这个最基本的要求，那么操作⼀定是不能成功的。
也就是说，只要在RDBMS中已经存在的数据表，⼀定是符合1NF的。
如果我们要在RDBMS中表现表中的数据，就得设计为表2的形式：表2但是仅仅符合1NF的设计，仍然会存在数据冗余过⼤，插⼊异常，删除异常，修改异常的问题，例如对于表3中的设计：表31. 每⼀名学⽣的学号、姓名、系名、系主任这些数据重复多次。
每个系与对应的系主任的数据也重复多次——数据冗余过⼤2. 假如学校新建了⼀个系，但是暂时还没有招收任何学⽣（⽐如3⽉份就新建了，但要等到8⽉份才招⽣），那么是⽆法将系名与系主任的数据单独地添加到数据表中去的（注１）——插⼊异常注１：根据三种关系完整性约束中实体完整性的要求，关系中的码（注２）所包含的任意⼀个属性都不能为空，所有属性的组合也不能重复。
1NF,2NF,3NF,4NF
大部分数据库从业人员都知道关系数据库有三个基本的范式，即：第一范式，第二范式，第三范式。
当然也有牛人知道BC范式，第四范式，第五范式，第六范式，甚至还有个DK范式。
本人对数据库的范式概念也是一知半解的，想想有些可笑，搞数据库的竟然不了解关系数据库的基础——范式。
这不最近查阅了不少资料，今天把这些东东总结一下。
范式：英文名称是Normal Form，它是英国人E.F.Codd（关系数据库的老祖宗）在上个世纪70年代提出关系数据库模型后总结出来的，范式是关系数据库理论的基础，也是我们在设计数据库结构过程中所要遵循的规则和指导方法。
目前有迹可寻的共有8种范式，依次是：1NF，2NF，3NF，BCNF，4NF，5NF，DKNF，6NF。
通常所用到的只是前三个范式，即：第一范式（1NF），第二范式（2NF），第三范式（3NF）。
下面就简单介绍下这三个范式。
◆第一范式（1NF）：强调的是列的原子性，即列不能够再分成其他几列。
考虑这样一个表：【联系人】（姓名，性别，电话）如果在实际场景中，一个联系人有家庭电话和公司电话，那么这种表结构设计就没有达到1NF。
要符合1NF 我们只需把列（电话）拆分，即：【联系人】（姓名，性别，家庭电话，公司电话）。
1NF 很好辨别，但是2NF 和3NF 就容易搞混淆。
◆第二范式（2NF）：首先是1NF，另外包含两部分内容，一是表必须有一个主键；二是没有包含在主键中的列必须完全依赖于主键，而不能只依赖于主键的一部分。
考虑一个订单明细表：【OrderDetail】（OrderID，ProductID，UnitPrice，Discount，Quantity，ProductName）。
因为我们知道在一个订单中可以订购多种产品，所以单单一个OrderID 是不足以成为主键的，主键应该是（OrderID，ProductID）。
显而易见Discount（折扣），Quantity（数量）完全依赖（取决）于主键（OderID，ProductID），而UnitPrice，ProductName 只依赖于ProductID。
数据库范式(1_2_3_BCNF范式)详解
(学号,课程名称)→(姓名,年龄,成绩,学分)
这个数据库表不满足第二范式，因为存在如下决定关系：
(课程名称)→(学分)
(学号)→(姓名,年龄)
即存在组合关键字中的字段决定非关键字的情况。
第三范式（3NF）：在第二范式的基础上，数据表中如果不存在非关键字段对任一候选关键字段的传递函数依赖则符合第三范式。简而言之，第三范式就是属性不依赖于其它非主属性。
所谓传递函数依赖，指的是如果存在"A→B→C"的决定关系，则C传递函数依赖于A。
因此，满足第三范式的数据库表应该不存在如下依赖关系：
关键字段→非关键字段x→非关键字段y
(仓库ID,存储物品ID)→(管理员ID,数量)
(管理员ID,存储物品ID)→(仓库ID,数量)
所以，(仓库ID,存储物品ID)和(管理员ID,存储物品ID)都是StorehouseManage的候选关键字，表中的唯一非关键字段为数量，它是符合第三范式的。但是，由于存在如下决定关系：
(仓库ID)→(管理员ID)
目前关系数据库有六种范式：第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF）、巴斯-科德范式（BCNF）、第四范式(4NF）和第五范式（5NF，又称完美范式）。满足最低要求的范式是第一范式（1NF）。在第一范式的基础上进一步满足更多规范要求的称为第二范式（2NF），其余范式以次类推。一般说来，数据库只需满足第三范式(3NF）就行了。
对于M：N的关系，不能将M一边或N一边合并到另一边去，这样会导致不符合范式要求，同时导致操作异常和数据冗余。
数据库范式举例
数据库范式举例
数据库范式是指关系型数据库中不同表之间的数据关系达到一
定标准的程度。
具体来说，就是通过对表进行规范化设计，使得每个表中的数据都符合一定的数据约束规则，以达到数据存储和查询的高效性和准确性。
下面举例说明数据库范式的具体应用：
第一范式（1NF）：表中的所有字段都是单一属性的，不可再分。
比如，一个学生信息表中，姓名和性别是两个不同的字段，而不是一个字段。
第二范式（2NF）：表中的所有字段都必须依赖于表的主键。
举个例子，一个订单表中，订单号是主键，而订单号、产品和数量是一个组合字段，在这种情况下，应该将产品和数量拆分成一个新的表，这样每个表的字段都只与主键相关。
第三范式（3NF）：表中的每个字段都必须直接依赖于主键，而不是依赖于其他非主键字段。
例如，在一个学生选课表中，课程名和教师名是两个独立的字段，而不是依赖于课程编号的字段。
以上就是数据库范式的三个级别，通过对表的规范化设计，使得数据之间的关系更加清晰，查询效率更高。
当然，在实际应用中，范式设计并不是绝对的，也需要根据具体的业务需求进行灵活的调整。
- 1 -。
数据结构-范式
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解决办法：分成管理EP（ENO，PNO，QNT），关键字是（ENO，PNO）工作EW（ENO，WNO）其关键字是ENO
缺点：分解后函数依赖的保持性较差。如此例中，由于分解,函数依赖（WNO，PNO）-> ENO 丢失了, 因而对原来的语义有所破坏。没有体现出每个仓库里一种部件由专人负责。有可能出现 一部件由两个人或两个以上的人来同时管理。因此，分解之后的关系模式降低了部分完整性约束。
原因：非关键字属性CREDIT仅函数依赖于CNO，也就是CREDIT部分依赖组合关键字（SNO，CNO）而不是完全依赖。
解决方法：分成两个关系模式 SC1（SNO，CNO，GRADE），C2（CNO，CREDIT）。新关系包括两个关系模式，它们之间通过SC1中的外关键字CNO相联系，需要时再进行自然联接，恢复了原来的关系
第三范式（3NF）：如果关系模式R（U，F）中的所有非主属性对任何候选关键字都不存在传递信赖，则称关系R是属于第三范式的。
例：如S1（SNO，SNAME，DNO，DNAME，LOCATION） 各属性分别代表学号，
姓名，所在系，系名称，系地址。
关键字SNO决定各个属性。由于是单个关键字，没有部分依赖的问题，肯定是2NF。但这关系肯定有大量的冗余，有关学生所在的几个属性DNO，DNAME，LOCATION将重复存储，插入，删除和修改时也将产生类似以上例的情况。
在关系数据库中，除了函数依赖之外还有多值依赖，联接依赖的问题，从而提出了第四范式，第五范式等更高一级的规范化要求。在此，以后再谈。
各位朋友，你看过后有何感想，其实，任何一本数据库基础理论的书都会讲这些东西，考虑到很多网友是半途出家，来做数据库。特找一本书大抄特抄一把，各位有什么问题，也别问我了，自已去找一本关系数据库理论的书去看吧，说不定，对各位大有帮助。说是说以上是基础理论的东西，请大家想想，你在做数据库设计的时候有没有考虑过遵过以上几个范式呢，有没有在数据库设计做得不好之时，想一想，对比以上所讲，到底是违反了第几个范式呢？
数据库设计中的范式和反范式的优缺点
数据库设计中的范式和反范式的优缺点在数据库设计中，范式（Normalization）和反范式（Denormalization）是两种不同的设计策略，它们分别针对数据库中数据的组织和存储方式，具有各自的优点和缺点。
本文将就范式和反范式的优缺点进行探讨。
一、范式（Normalization）范式是一种规范化的数据库设计方式，旨在减少数据冗余和数据修改异常的发生。
范式化设计通过将数据库表拆分成更小的关系，以避免信息的冗余存储。
常用的范式包括第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF）等。
1. 第一范式（1NF）第一范式要求每个数据列都是不可再分的最小数据单元，即数据列中不包含多值或重复数据。
2. 第二范式（2NF）第二范式要求每个非主键列都完全依赖于主键，即非主键列不能部分依赖于主键。
3. 第三范式（3NF）第三范式要求每个非主键列都不存在传递依赖关系，即非主键列不能依赖于其他非主键列。
范式化设计的优点：- 数据库结构清晰，易于维护和拓展。
- 数据更新快速准确，避免了数据冗余。
- 数据一致性较高，减少了数据修改异常的风险。
范式化设计的缺点：- 数据拆分导致查询时需要进行多次表关联，性能较低。
- 大量的表关联可能增加了数据库的复杂度。
- 一些复杂查询需要多次联接表，使得查询语句的编写和优化较为困难。
二、反范式（Denormalization）反范式是为了提高数据库查询性能而采用的一种设计方式，它通过增加冗余数据来避免表关联和查询的复杂性。
反范式化设计的优点：- 查询性能更高，不需要进行多次表关联。
- 简化了复杂查询语句的编写和优化过程。
- 可以减少大量的表之间关联，提高查询效率。
反范式化设计的缺点：- 数据冗余增加了存储空间的需求。
- 数据更新可能导致冗余数据的不一致。
- 数据修改时需要更新冗余数据的多个副本，增加了维护的复杂度。
三、范式和反范式的选择在实际的数据库设计中，需要根据具体的应用场景和需求来选择范式和反范式。
数据库的范式（1NF、2NF、3NF、BNCF）
数据库的范式（1NF、2NF、3NF、BNCF）第⼀范式：关系模式中，每个属性不可再分。
属性原⼦性第⼆范式：⾮主属性完全依赖于主属性，即消除⾮主属性对主属性的部分函数依赖关系。
第三范式：⾮主属性对主属性不存在传递函数依赖关系。
BNCF范式：在第三范式的基础上，消除主属性之间的部分函数依赖第⼀范式（1NF）：在关系模式R中的每⼀个具体关系r中，如果每个属性值都是不可再分的最⼩数据单位，则称R是第⼀范式的关系。
例：如职⼯号，姓名，电话号码组成⼀个表（⼀个⼈可能有多个电话号码）规范成为1NF有三种⽅法： ⼀是重复存储职⼯号和姓名。
这样，关键字只能是电话号码。
⼆是职⼯号为关键字，电话号码分为单位电话和住宅电话两个属性 三是职⼯号为关键字，但强制每条记录只能有⼀个电话号码。
以上三个⽅法，第⼀种⽅法最不可取，按实际情况选取后两种情况。
第⼆范式（2NF）：如果关系模式R（U，F）中的所有⾮主属性都完全依赖于任意候选关键字，则称关系R 是属于第⼆范式的。
例：选课关系 sc（sid，cid，grade，credit）其中sid为学号， cid为课程号，grade为成绩，credit为学分。
由以上条件，关键字为组合关键字（sid，cid）在应⽤中使⽤以上关系模式有以下问题： a.数据冗余，假设同⼀门课由40个学⽣选修，学分就重复40次。
b.更新异常，若调整了某课程的学分，相应的元组credit值都要更新，有可能会出现同⼀门课学分不同。
c.插⼊异常，如计划开新课，由于没⼈选修，没有学号关键字，只能等有⼈选修才能把课程和学分存⼊。
d.删除异常，若学⽣已经结业，从当前数据库删除选修记录。
某些门课程新⽣尚未选修，则此门课程及学分记录⽆法保存。
原因：⾮关键字属性credit仅函数依赖于cid，也就是credit部分依赖组合关键字（sid，cid）⽽不是完全依赖。
解决⽅法：分成两个关系模式sc（sid，cid，grade），c（cid，credit）。
数据库的第一范式第二范式第三范式
数据库的第一范式第二范式第三范式
在数据库设计中，为了保证数据的完整性和一致性，需要遵循数
据范式。
在数据范式中，第一范式、第二范式和第三范式是最常见和
最重要的范式。
第一范式（1NF）
第一范式是指关系模式中的每个属性都是原子的（即不可再分解的）。
换句话说，每个属性都应该是单值属性，比如一个订单只能有
一个订单号，不能有两个或更多个。
如果属性可以分解为多个属性，
则需要重新设计关系模式以满足第一范式的要求。
第二范式（2NF）
第二范式是指关系模式中的每个非主属性都完全依赖于主键。
非
主属性是指不是唯一标识某个关系记录的属性。
如果存在某些非主属
性只依赖于主键的部分属性，则需要将这些属性分离到新的关系模式中。
第三范式（3NF）
第三范式是指关系模式中的每个非主属性都不依赖于其他非主属性。
如果存在某个非主属性依赖于其他非主属性，则需要将其分离到
新的关系模式中。
总结
遵循第一范式、第二范式和第三范式可以保证数据库的一致性和
准确性。
但是，需要注意的是，过度正规化可能会导致查询性能下降，因此需要在正规化和反规范化之间做出权衡。
同时，在设计数据库时，还需要考虑实际业务需求和数据访问模式，以便优化数据结构和查询
性能。
数据库三大范式通俗解释
数据库三⼤范式通俗解释⼀、三⼤范式通俗解释：（1）简单归纳： 第⼀范式（1NF）：字段不可分； 第⼆范式（2NF）：有主键，⾮主键字段依赖主键； 第三范式（3NF）：⾮主键字段不能相互依赖。
（2）解释： 1NF：原⼦性。
字段不可再分,否则就不是关系数据库;； 2NF：唯⼀性。
⼀个表只说明⼀个事物； 3NF：每列都与主键有直接关系，不存在传递依赖。
⼆、例⼦说明 （1）不符合第⼀字段的例⼦表：字段1，字段2（字段2.1，字段2.2），字段3字段2可以拆分成字段2.1和字段2.2，不符合第⼀范式。
（2）不符合第⼆范式的例⼦表：学号，姓名，年龄，课程名称，成绩，学分这个表明显说明了两个事务：学⽣信息，课程信息。
1）存在以下问题：a、数据冗余：每条记录都含有相同信息；b、删除异常：删除所有学⽣成绩，就把课程信息全删除了；c、插⼊异常：学⽣未选课，⽆法记录进数据库；d、更新异常：调整课程学分，所有⾏都调整。
2）修正：学⽣表：学号，姓名，年龄课程表：课程名称，学分选课关系表：学号，课程名称，成绩 （3）不符合第⼆范式的例⼦表：学号，姓名，年龄，所在学院，学院联系电话其中关键字为单⼀关键字"学号"。
存在依赖传递:：(学号) → (所在学院) → (学院联系电话) 。
1）存在问题:： a、数据冗余：有重复值； b、更新异常：有重复的冗余信息，修改时需要同时修改多条记录，否则会出现数据不⼀致的情况 c、删除异常 2）修正：学⽣表：学号，姓名，年龄，所在学院；学院表：学院，电话⼀范式就是属性不可分割。
属性是什么？就是表中的字段。
不可分割的意思就按字⾯理解就是最⼩单位，不能再分成更⼩单位了。
这个字段只能是⼀个值，不能被拆分成多个字段，否则的话，它就是可分割的，就不符合⼀范式。
不过能不能分割并没有绝对的答案，看需求，也就是看你的设计⽬标⽽定。
举例：学⽣信息组成学⽣信息表，有姓名、年龄、性别、学号等信息组成。
五范式
五范式详解数据库范式：第三范式与第五范式2009年01月16日星期五8:53 A.M.1NF：一个table中的列是不可再分的（即列的原子性）2NF：一个table中的行是可以唯一标示的，（即table中的行是不可以有重复的）3NF：一个table中列不依赖以另一个table中的非主键的列，还是不通俗！巨寒！！举个例子吧：有一个部门的table，我们叫它tbl_department, 它有这么几列（dept_id(pk),dept_name,dept_memo...）有一个员工table，我们叫它tbl_employee,在这个table中有一列dept_id(fk)描述关于部门的信息，若tbl_employee要满足3NF，则在tbl_employee中就不得再有除dept_id列的其它有关部门信息的列！一般数据库的设计满足3NF即可！（个人觉得应该尽可能的满足3NF，一家之言^_^）BCNF：通常认为BCNF是修正的第三范式，它比3NF又进一步！4NF：5NF：将一个table尽可能的分割成小的块，以排除在table中所有冗余的数据范式简介为了回答上述问题，了解3NF、BCNF、4NF和5NF之间的区别很重要。
以下为每个范式的准确定义。
第一范式（1NF）每个表必须有一个首要键，即最少的一组属性，它与每条记录一一对应。
通过适当定义键属性和非键属性，删除重复的组（不同记录似乎需要不同次重复的数据种类）。
注：每个属性必须包含单独一个值，而非一组值。
第二范式（2NF）数据库必须满足1NF的所有要求。
另外，如果一个表有一个复合键，所有属性必须与整个键相关联。
而且，在表的多行之间多余重复的数据被移动一个单独的表中。
第三范式（3NF）存储在表中的数据不得依赖表的任何域，必须唯一依赖于首要键。
数据库必须满足2NF的所有要求。
既依赖首要键，又依赖其它域的数据被移动到一个单独的表中。
Boyce-Codd范式（BCNF）除对一个候选键扩展集(称作一个超级键)存在属性函数依赖外，不存在其它非平凡函数依赖。
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第一范式（1NF）
第一范式，强调属性的原子性约束，要求属性具有原子性，不可再分解。
举个例子，活动表（活动编码，活动名称，活动地址），假设这个场景中，活动地址可以细分为国家、省份、城市、市区、位置，那么就没有达到第一范式。
第二范式（2NF）
第二范式，强调记录的唯一性约束，表必须有一个主键，并且没有包含在主键中的列必须完全依赖于主键，而不能只依赖于主键的一部分。
举个例子，版本表（版本编码，版本名称，产品编码，产品名称），其中主键是（版本编码，产品编码），这个场景中，数据库设计并不符合第二范式，因为产品名称只依赖于产品编码。
存在部分依赖。
所以，为了使其满足第二范式，可以改造成两个表：版本表（版本编码，产品编码）和产品表（产品编码，产品名称）。
第三范式（3NF）
第三范式，强调属性冗余性的约束，即非主键列必须直接依赖于主键。
举个例子，订单表（订单编码，顾客编码，顾客名称），其中主键是（订单编码），这个场景中，顾客编码、顾客名称都完全依赖于主键，因此符合第二范式，但是顾客名称依赖于顾客编码，从而间接依赖于主键，所以不能满足第三范式。
为了使其满足第三范式，可以拆分两个表：订单表（订单编码，顾客编码）和顾客表（顾客编码，顾客名称），拆分后的数据库设计，就可以完全满足第三范式的要求了。
值得注意的是，第二范式的侧重点是非主键列是否完全依赖于主键，还
是依赖于主键的一部分。
第三范式的侧重点是非主键列是直接依赖于主键，还是直接依赖于非主键列。
修正的第三范式（BCNF）
修正的第三范式，是防止主键的某一列会依赖于主键的其他列。
举个例子，每个管理员只能管理一个仓库，那么如果设计库存表（仓库名，管理员名，商品名，数量），主键为（仓库名，管理员名，商品名），这是满足前面三个范式的，但是仓库名和管理员名之间存在依赖关系，因此删除某一个仓库，会导致管理员也被删除，因此设计不合理。
第四范式（4NF）
当一个表中的非主属性相互独立时（3NF)，这些非主属性不应该有多值。
如果有多值就违反了第四范式。
举个例子，有一个用户联系方式表（用户id，固定电话，移动电话），其中用户id是主键，这个满足了BCNF,但是一个用户有可能会有多个固定电话或者多个移动电话，那么这种设计就不合理，应该改为（用户id，联系方式类型，电话号码）。
在实际应用中，一般不要求表满足第四范式。
第五范式（5NF）
第五范式是最终范式，消除了4NF中的连接依赖，第五范式有以下要求： 1. 必须满足第四范式2.表必须可以分解为较小的表，除非那些表在逻辑上拥有与原始表相同的主键。
和第四范式不同的是，第四范式处理的是项目独立的多值情况，几多个属性的多值是相互独立的，没有关联关系，如固定电话和移动电话之间不会有任务关系。
而第五范式是处理存在关联关系的冗余情况。
例如下表：销售信息表（销售人员，供
货商，产品），设计这么一张表，主键为（销售人员，供货商，产品），不同的供货商可以提供相同的产品，不同的销售人员，可以销售不同供货商的相同产品，因此这个设计是满足4NF的，但是这里存在一些关系冗余，可以将标拆为三个表（销售人员，供货商）（销售人员，产品）（供货商，产品）。
第五范式主要就是消灭这种关系的冗余，在实际应用中，没有太多必要考虑这个。
反模式
范式可以避免数据冗余，减少数据库的空间，减轻维护数据完整性的麻烦。
然而，通过数据库范式化设计，将导致数据库业务涉及的表变多，并且可能需要将涉及的业务表进行多表连接查询，这样将导致性能变差，且不利于分库分表。
因此，出于性能优先的考量，可能在数据库的结构中需要使用反模式的设计，即空间换取时间，采取数据冗余的方式避免表之间的关联查询。
至于数据一致性问题，因为难以满足数据强一致性，一般情况下，使存储数据尽可能达到用户一致，保证系统经过一段较短的时间的自我恢复和修正，数据最终达到一致。
需要谨慎使用反模式设计数据库。
一般情况下，尽可能使用范式化的数据库设计，因为范式化的数据库设计能让产品更加灵活，并且能在数据库层保持数据完整性。
有的时候，提升性能最好的方法是在同一表中保存冗余数据，如果能容许少量的脏数据，创建一张完全独立的汇总表或缓存表是非常好的方法。
另外一个比较典型的场景，出于扩展性考虑，可能会使用BLOB 和TEXT 类型的列存储 JSON 结构的数据，这样的好处在于可以在任何
时候，将新的属性添加到这个字段中，而不需要更改表结构。
但是，这个设计的缺点也比较明显，就是需要获取整个字段内容进行解码来获取指定的属性，并且无法进行索引、排序、聚合等操作.。